[Pytorch] 파이토치에서 모델 출력하기

💡 모델 구조 출력

간단하게 모델 구조 출력

• 그냥 내가 만들어 놓은 (모델)클래스 이름을 print하면 된다.

 

 

 

 

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torchsummary 라이브러리 

! pip install torchsummary
summary(model, input_size = (channels, H, W))

• inpust_size를 넣어서 output shape와 parameter 수 확인 가능
• 단, 모델 클래스에서 def __init__() 안에 self 말고 다른 파라미터가 있다면 그 값이 뭔지 정의해 주어야 한다.
  • ex) input_shape = (3, 256, 256), num_rersidual_blocks=9 처럼

 

 

 

 

 

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pytorch_model_summary 라이브러리

! pip install pytorch-model-summary
summary(model, *inputs, batch_size = -1, show_input=Flase, 
		show_hierarchical=False, print_summary = Flase, 
        	max_depth=1, show_parent_layers=False)

• *inputs : (N x C x H x W) -> (batch_size, channel, height, width)
• show_input = True이면 input shape이 나오고, False이면 output shape이 나온다.
• print_summary = True이면 print( ) 함수를 안써도 된다.
• max_depth = None, show_parent_layer = True를 설정하면 모든 레이어의 정보와 레이어의 parent layers path도 볼 수 있다.
• show_hierarchical = True로 설정하면 summary table 외에도 모델의 hierarchical view를 볼 수 있다.
• batch_size를 설정해주면 마지막 summary table에 같이 출력 된다.

 

 

 

 

 

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torchinfo 라이브러리

! pip install torchinfo
summary(model, input_size = (batch_size, channel, height, width))

 

 

 

 

 

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torchsummaryX 라이브러리

!pip install torchsummaryX
from torchsummaryX import summary
summary(model, torch.zeros((1, 3, 224, 224)))

• (batch, channel, height, width)와 같은 형태로 데이터 입력
• input size와 output size 둘 다 확인 가능
• depth도 설정할 수 있는 여러 옵션 존재

 

 

 

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💡모델 변수 출력

전체 출력

• model.parameters( ) :

for parameter in model.parameters() :
    print(parameter.size())

 

 

 

직접 출력 

• model.fc1.weight
• model.fc1.bias

print(model.fc1.weight.size(), model.fc1.bias.size())

 

 

 

변수명까지 출력

• model.named_parameters()

for name, param in model.named_parameters() :
    print(name, param.size())